Revista de Ingeniería Eléctrica y Tecnología Electrónica

Cambios morfológicos de ríos mediante imágenes satelitales

Donatella Termini

Los procesos que controlan la morfodinámica fluvial han sido el foco de investigación que busca evaluar la dinámica de los ríos. El conocimiento de los cambios en los patrones de los ríos es fundamental para diseñar proyectos de restauración adecuados y preservar el equilibrio ecológico en el ambiente fluvial y áreas vecinas. Algunos investigadores [entre otros 1, 2] exaltan el papel de la vegetación en la dinámica de los ríos, otros [ver como ejemplo 3] sugieren considerar los efectos de las inundaciones como fundamentales para comprender los procesos que controlan la morfología fluvial. La dificultad en la investigación de los mecanismos que controlan el dinamismo de los ríos está relacionada con la dificultad en el monitoreo de los cursos de agua: muchas llanuras de inundación de los ríos son inaccesibles y a menudo están densamente cubiertas de vegetación [4, 5, 6]. Durante las últimas dos décadas, el uso de tecnologías como la detección y medición de distancias por luz infrarroja cercana (LIDAR) y el LIDAR experimental avanzado de investigación aérea (EAARL) ha mejorado nuestra capacidad para mapear la topografía subaérea y los ambientes fluviales. Pero, estas tecnologías han mostrado incertidumbres en los ríos debido a la reflexión en la interfaz aire-agua. Las técnicas basadas en imágenes (LSPIV) se han utilizado cada vez más para las mediciones de velocidad superficial en el campo. Estas técnicas no son intrusivas y permiten obtener información espacial simultánea sobre los componentes de velocidad instantánea también en flujos inestables. De este modo, es posible obtener una gran cantidad de datos en un tiempo de medición relativamente corto y calcular simultáneamente los valores promedio para ventanas espaciales idénticas en muchas imágenes.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.